پردازش دسته‌ای توضیح داده شده (batch processing) چیست؟

پردازش دسته‌ای توضیح داده شده (Batch Processing) چیست؟

پردازش دسته‌ای یک تکنیک پردازش کامپیوتری است که در آن مقدار زیادی از داده‌ها جمع‌آوری شده و به‌صورت یکجا پردازش می‌شوند، نه به‌صورت بلادرنگ.

پردازش دسته‌ای چیست؟

پردازش دسته‌ای یک تکنیک پردازش کامپیوتری است که در آن مقدار زیادی از داده‌ها جمع‌آوری شده و به‌صورت یکجا پردازش می‌شوند، نه به‌صورت بلادرنگ. این روش شامل گروه‌بندی داده‌ها و پردازش آن‌ها در قالب یک دسته است. در پردازش دسته‌ای، داده‌ها در طول یک بازه زمانی جمع‌آوری می‌شوند و سپس به‌صورت یک دسته پردازش می‌شوند. در مقابل، در پردازش داده آنلاین، داده‌ها بلافاصله پردازش می‌شوند.

پردازش دسته‌ای اغلب به‌صورت خودکار انجام می‌شود، زمانی که از یک برنامه یا اسکریپت برای پردازش استفاده می‌شود. برنامه دسته‌ای داده‌ها را می‌خواند، عملیات از پیش تعریف‌شده را انجام می‌دهد و سپس نتایج را خروجی می‌دهد.

می‌توان این فرایند را در زمان‌های مشخصی اجرا کرد، مانند شب‌ها، زمانی که سیستم کامپیوتری برای کارهای معمول مورد استفاده قرار نمی‌گیرد.

یکی از نمونه‌های پردازش دسته‌ای، سیستم پردازش حقوق و دستمزد است.

در یک سیستم حقوق و دستمزد، داده‌های کارکنان مانند ساعات کارکرد، اضافه‌کاری، مالیات‌ها و کسورات در طول یک بازه مشخص — معمولاً یک دوره پرداخت — جمع‌آوری می‌شوند. در پایان دوره پرداخت، داده‌ها به‌صورت دسته‌ای پردازش می‌شوند تا حقوق خالص کارکنان محاسبه شود.

برنامه دسته‌ای مورد استفاده در این سیستم، داده‌های کارکنان را می‌خواند، قوانین و محاسبات از پیش تعریف‌شده را بر روی داده‌ها اعمال می‌کند، فیش‌های حقوقی یا فایل‌های واریز مستقیم را تولید می‌کند و گزارش‌ها را ایجاد می‌کند.

انواع پردازش دسته‌ای

انواع مختلفی از تکنیک‌های پردازش دسته‌ای وجود دارد که در کاربردهای گوناگون استفاده می‌شوند. در این‌جا برخی از انواع رایج پردازش دسته‌ای آمده است:

  • پردازش دسته‌ای تک‌کار: در این نوع پردازش دسته‌ای، فقط یک کار در هر زمان اجرا می‌شود. پس از اتمام یک کار، سیستم کار بعدی در صف را پردازش می‌کند.
  • پردازش دسته‌ای چندکار: چندین کار یکی پس از دیگری اجرا می‌شوند. سیستم پس از اتمام کار قبلی، به پردازش کار بعدی در صف ادامه می‌دهد.
  • پردازش دسته‌ای ترتیبی: در پردازش دسته‌ای ترتیبی، سیستم کارها را بر اساس یک توالی یا ترتیب خاص پردازش می‌کند. کار بعدی در صف تا زمانی که کار قبلی به پایان نرسد، قابل پردازش نیست.
  • پردازش دسته‌ای موازی: در پردازش دسته‌ای موازی، چندین کار به‌صورت هم‌زمان پردازش می‌شوند. می‌توان از پردازش دسته‌ای موازی زمانی استفاده کرد که سیستم دارای چندین پردازنده یا هسته باشد.
  • پردازش دسته‌ای آفلاین: می‌توان از پردازش دسته‌ای آفلاین زمانی استفاده کرد که امکان به تعویق انداختن پردازش تا زمان بعدی وجود داشته باشد، مانند شب‌ها که سیستم کامپیوتری مورد استفاده قرار نمی‌گیرد.
  • پردازش دسته‌ای بلادرنگ: در این نوع پردازش دسته‌ای، پردازش به‌محض دریافت داده انجام می‌شود. با این حال، خروجی زمانی تولید می‌شود که تمام داده‌ها پردازش شده باشند.

باید نوع پردازش دسته‌ای را بر اساس کاربرد خاص یا نیازهای تجاری و منابع در دسترس انتخاب کرد.

چرا از پردازش دسته‌ای استفاده می‌شود؟

پردازش دسته‌ای روشی برای پردازش داده‌ها است که در آن مقدار زیادی از داده‌های ورودی جمع‌آوری شده و به‌صورت یک دسته یا گروه واحد پردازش می‌شوند، نه این‌که هر قطعه داده به‌صورت جداگانه و در زمان ورود پردازش شود. این روش پردازش اغلب زمانی استفاده می‌شود که پردازش انبوه داده‌ها کارآمدتر یا عملی‌تر از پردازش جداگانه آن‌ها باشد.

پردازش دسته‌ای نسبت به پردازش فردی چندین مزیت دارد. اول، می‌تواند کارآمدتر باشد، زیرا پردازش حجم زیادی از داده‌ها در یک دسته می‌تواند در مقایسه با پردازش جداگانه هر نقطه داده، در زمان و منابع صرفه‌جویی کند. سربار مربوط به راه‌اندازی و خاتمه یک کار پردازشی برای هر قطعه داده می‌تواند قابل توجه باشد، در حالی که پردازش یک دسته داده می‌تواند به‌صورت ساده‌تر انجام شود.

دوم، پردازش دسته‌ای می‌تواند قابل اعتمادتر باشد، زیرا امکان کنترل و پایش بیشتر کار را فراهم می‌کند. اگر خطایی در طول پردازش رخ دهد، شناسایی و رفع اشکال هنگام پردازش یک دسته داده آسان‌تر از زمانی است که نقاط داده به‌صورت جداگانه پردازش می‌شوند.

در نهایت، پردازش دسته‌ای می‌تواند مقرون‌به‌صرفه‌تر باشد، زیرا امکان استفاده از سخت‌افزار و نرم‌افزارهای تخصصی را که برای پردازش دسته‌های بزرگ داده بهینه شده‌اند فراهم می‌کند. پردازش دسته‌ای می‌تواند به کاهش هزینه پردازش و بهبود کارایی کلی سیستم کمک کند.

موارد استفاده پردازش دسته‌ای

پردازش دسته‌ای یک روش انعطاف‌پذیر برای پردازش داده‌ها است و می‌توان موارد استفاده متنوع آن را در صنایع مختلف مشاهده کرد. برخی از نمونه‌های موارد استفاده پردازش دسته‌ای به شرح زیر هستند.

  • صورتحساب و صدور فاکتور: در بسیاری از کسب‌وکارها، فاکتورها به‌صورت دسته‌ای تولید و پردازش می‌شوند. پردازش دسته‌ای امکان پردازش سریع چندین فاکتور به‌صورت دسته‌ای را فراهم می‌کند. این کار زمان و منابع موردنیاز برای ایجاد جداگانه آن‌ها را کاهش می‌دهد.
  • پردازش تراکنش‌های کارت اعتباری: تراکنش‌های کارت اعتباری اغلب در پایان هر روز کاری به‌صورت دسته‌ای پردازش می‌شوند. پردازش دسته‌ای امکان پردازش کارآمد حجم زیادی از تراکنش‌ها را فراهم می‌کند و به مؤسسات مالی اجازه می‌دهد حساب‌ها را تطبیق داده و فعالیت‌های متقلبانه را شناسایی کنند.
  • مدیریت موجودی: مدیریت موجودی شامل ردیابی و پردازش حجم زیادی از داده‌های مرتبط با محصولات است، از جمله سطح موجودی، قیمت‌گذاری و داده‌های فروش. پردازش دسته‌ای به سازمان‌ها امکان می‌دهد داده‌های موجودی خود را به‌طور کارآمد به‌روزرسانی و مدیریت کنند و اطمینان حاصل کنند که محصولات در زمان نیاز مشتریان در دسترس هستند.
  • انبار داده: انبار داده شامل جمع‌آوری، پردازش و ذخیره‌سازی حجم زیادی از داده‌ها از منابع مختلف است. پردازش دسته‌ای امکان پردازش کارآمد این داده‌ها را فراهم می‌کند. این امر به سازمان‌ها اجازه می‌دهد بینش‌هایی ایجاد کرده و بر اساس داده‌ها تصمیم‌گیری آگاهانه انجام دهند.
  • پشتیبان‌گیری و بازیابی داده: فرایندهای پشتیبان‌گیری و بازیابی داده شامل پشتیبان‌گیری منظم از حجم زیادی از داده‌ها هستند. پردازش دسته‌ای امکان پشتیبان‌گیری و بازیابی کارآمد داده‌ها را فراهم می‌کند و اطمینان می‌دهد که سازمان‌ها می‌توانند پس از وقوع فاجعه به‌سرعت داده‌های خود را بازیابی کنند.

مزایای پردازش دسته‌ای

پردازش دسته‌ای روشی برای پردازش داده‌ها است که در آن مقدار زیادی از داده‌های ورودی به‌صورت یک دسته پردازش می‌شوند، نه این‌که هر قطعه داده به‌صورت جداگانه و هنگام ورود پردازش شود. مزایای متعددی برای پردازش دسته‌ای وجود دارد، از جمله:

  • افزایش کارایی: پردازش دسته‌ای روشی کارآمد برای پردازش حجم بالای داده‌ها است. وظایف مرتبط با راه‌اندازی و خاتمه کارهای پردازشی با پردازش داده‌ها به‌صورت دسته‌ای کاهش می‌یابند. این امر می‌تواند منجر به زمان پردازش سریع‌تر و کاهش هزینه‌ها شود.
  • بهبود قابلیت اطمینان: پردازش دسته‌ای نسبت به پردازش بلادرنگ قابل اعتمادتر است. با پردازش داده‌ها به‌صورت دسته‌ای، شناسایی و اصلاح خطاها و پایش پیشرفت کار پردازشی آسان‌تر است. این امر می‌تواند از گسترش مشکلات در سراسر سیستم جلوگیری کند.
  • کاهش هزینه: پردازش دسته‌ای می‌تواند مقرون‌به‌صرفه‌تر از پردازش بلادرنگ باشد. با پردازش داده‌ها به‌صورت دسته‌ای، می‌توان از سخت‌افزار و نرم‌افزار بهینه‌شده برای پردازش حجم زیاد داده‌ها استفاده کرد.
  • کنترل بیشتر: پردازش دسته‌ای امکان کنترل بیشتر بر کار پردازشی را فراهم می‌کند. این روش اجازه می‌دهد جریان‌های کاری پردازشی پیچیده‌تر به‌صورت قابل پیش‌بینی و تکرارپذیر اجرا شوند. این روش اجرای صحیح و سازگار کارهای پردازشی را تضمین می‌کند.
  • بهبود مقیاس‌پذیری: پردازش دسته‌ای می‌تواند بر اساس نیاز مقیاس‌پذیر شود. این روش به سازمان‌ها اجازه می‌دهد در صورت لزوم حجم زیادی از داده‌ها را به‌سرعت پردازش کنند و زمانی که تقاضا کمتر است، پردازش را کاهش دهند.

چالش‌های پردازش دسته‌ای

در حالی که پردازش دسته‌ای مزایای زیادی دارد، چالش‌هایی نیز با آن همراه است. برخی از چالش‌های پردازش دسته‌ای عبارت‌اند از:

  • زمان پردازش طولانی‌تر: پردازش دسته‌ای اغلب کندتر از پردازش بلادرنگ است، زیرا داده‌های جمع‌آوری‌شده حجم زیادی دارند و به‌صورت یکجا پردازش می‌شوند.
  • افزایش پیچیدگی: جریان‌های کاری پردازش دسته‌ای می‌توانند پیچیده و مدیریت آن‌ها دشوار باشد. ممکن است چندین مرحله نیاز باشد که به ترتیب خاصی اجرا شوند. شکست در هر نقطه از فرایند می‌تواند باعث خطا و تأخیر شود.
  • تأخیر بالا: تأخیر به فاصله زمانی بین داده ورودی و داده خروجی اشاره دارد. در پردازش دسته‌ای، معمولاً بین زمان جمع‌آوری داده و پردازش آن تأخیری وجود دارد که می‌تواند منجر به زمان‌های تأخیر بالاتر شود.
  • کیفیت داده: در پردازش دسته‌ای، کیفیت داده‌های ورودی بسیار حیاتی است. هرگونه خطا یا ناسازگاری در داده‌های ورودی می‌تواند منجر به خطا در کار پردازشی شده و به نتایج نادرست یا ناقص منجر شود.
  • مشکلات مقیاس‌پذیری: با افزایش اندازه و پیچیدگی کار پردازشی، مقیاس‌پذیری پردازش دسته‌ای می‌تواند دشوارتر شود. این موضوع می‌تواند منجر به زمان پردازش طولانی‌تر و افزایش هزینه‌ها شود.
  • محدودیت منابع: پردازش دسته‌ای می‌تواند منابع‌بر باشد و برای کارهای تخصصی‌تر به حافظه، پردازنده و فضای ذخیره‌سازی قابل توجهی نیاز داشته باشد. این امر می‌تواند منجر به افزایش هزینه‌های زیرساختی و چالش‌های عملیاتی شود.

می‌توان با استفاده از جریان‌های کاری پردازشی کارآمد و مقیاس‌پذیر، داده‌های ورودی با کیفیت بالا و منابع زیرساختی مناسب، به این چالش‌ها رسیدگی کرد.

تحلیل داده‌های سری زمانی (Time Series Data Analysis) چیست؟
قضیه CAP چیست؟

دیدگاهتان را بنویسید

سبد خرید
علاقه‌مندی‌ها
مشاهدات اخیر
دسته بندی ها